python 根据值对元素进行火花排序

python spark sort elements based on value

我是 python spark 的新手,我需要您的帮助,在此先感谢您!

我们开始吧,我有这段脚本:

from datetime import datetime
from pyspark import SparkContext

def getNormalizedDate(dateOfCL):
        #the result will be in [0,1]
        dot=datetime.now()
        od=datetime.strptime("Jan 01 2010", "%b %d %Y")

        return (float((dateOfCL-od).days)/float((dot-od).days))

def addition(a, b):
        a1=a
        b1=b
        if not type(a) is float:
                a1=getNormalizedDate(a)
        if not type(b) is float:
                b1=getNormalizedDate(b)

        return float(a1+b1)

def debugFunction(x):
        print "x[0]: " + str(type(x[0]))
        print "x[1]: " + str(type(x[1])) + " --> " + str(x[1])
        return x[1]



if __name__ == '__main__':
        sc = SparkContext("local", "File Scores")

        textFile = sc.textFile("/data/spark/file.csv")
        #print "Number of lines: " + str(textFile.count())

        test1 = textFile.map(lambda line: line.split(";"))
        # result of this:
        # [u'01', u'01', u'add', u'fileName', u'Path', u'1', u'info', u'info2', u'info3', u'Sep 24 2014']

        test2 = test1.map(lambda line: (line[3], datetime.strptime(line[len(line)-1], "%b %d %Y")))

        test6=test2.reduceByKey(addition)
        #print test6
        test6.persist()

        result=sorted(test6.collect(), key=debugFunction)

这以错误结束:

Traceback (most recent call last):
  File "/data/spark/script.py", line 40, in <module>
    result=sorted(test6.collect(), key=lambda x:x[1])
TypeError: can't compare datetime.datetime to float

有关信息,test6.collect() 给出了此内容

[(u'file1', 0.95606060606060606), 
(u'file2', 0.91515151515151516), 
(u'file3', 0.8797979797979798), 
(u'file4', 0.0), 
(u'file5', 0.94696969696969702), 
(u'file6', 0.95606060606060606), 
(u'file7', 0.98131313131313136), 
(u'file8', 0.86161616161616161)]

我想根据浮点值(不是键)对其进行排序 请问应该如何进行?

谢谢大家。

对于那些可能感兴趣的人,我发现了问题所在。 我正在按键减少,然后执行值列表中包含的项目的添加。 一些文件是唯一的,不会受到此次缩减的影响,因此它们仍然会有日期而不是浮点数。

我现在做的是

test2 = test1.map(lambda line: (line[3], line[len(line)-1])).map(getNormalizedDate)

这将生成对 (file, float)

只有这样,我才key reduce

最后,

result=sorted(test6.collect(), key=lamba x:x[1])

为我提供了我一直在寻找的正确排序。

希望对您有所帮助!!

我个人更喜欢使用 [DataFrames][1] 而不是 RDD, API 更高级。 您可以按特定列对数据框上的数据进行排序,如下所示:

df = spark.read.csv('input_data.csv')
df.sort('column_name').write.csv(path='output_path')

其中 sparkpyspark.sql.session.SparkSession class 的实例。